| 导读 | list-watch，作为k8s系统中统一的异步消息传递方式，对系统的性能、数据一致性起到关键性的作用。今天我想从代码这边探究一下list-watch的实现方式。并看是否能在后面的工作中优化这个过程。 |
上图是一个典型的Pod创建过程，在这个过程中，每次当kubectl创建了ReplicaSet对象后，controller-manager都是通过list-watch这种方式得到了最新的ReplicaSet对象，并执行自己的逻辑来创建Pod对象。其他的几个组件，Scheduler/Kubelet也是一样，通过list-watch得知变化并进行处理。这是组件的处理端代码：
go
c.NodeLister.Store, c.nodePopulator = framework.NewInformer(
c.createNodeLW(), ...(1)
&api.Node{}, ...(2)
0, ...(3)
framework.ResourceEventHandlerFuncs{ ...(4)
AddFunc: c.addNodeToCache, ...(5)
UpdateFunc: c.updateNodeInCache,
DeleteFunc: c.deleteNodeFromCache,
},
)
其中(1)是list-watch函数，(4)(5)则是相应事件触发操作的入口。
由组件向apiserver而不是etcd发起watch请求，在组件启动时就进行订阅，告诉apiserver需要知道什么数据发生变化。Watch是一个典型的发布-订阅模式。
组件向apiserver发起的watch请求是可以带条件的，例如，scheduler想要watch的是所有未被调度的Pod，也就是满足Pod.destNode=””的Pod来进行调度操作；而kubelet只关心自己节点上的Pod列表。apiserver向etcd发起的watch是没有条件的，只能知道某个数据发生了变化或创建、删除，但不能过滤具体的值。也就是说对象数据的条件过滤必须在apiserver端而不是etcd端完成。
list是watch失败，数据太过陈旧后的弥补手段，这方面详见 基于list-watch的Kubernetes异步事件处理框架详解-客户端部分。list本身是一个简单的列表操作，和其它apiserver的增删改操作一样，不再多描述细节。
既然watch本身是一个apiserver提供的http restful的API，那么就按照API的方式去阅读它的代码，按照apiserver的基础功能实现一文所描述，我们来看它的代码，
关键的处理API注册代码pkg/apiserver/api_installer.go
func (a *APIInstaller) registerResourceHandlers(path string, storage rest.Storage,...
...
lister, isLister := storage.(rest.Lister)
watcher, isWatcher := storage.(rest.Watcher) ...(1)
...
case "LIST": // List all resources of a kind. ...(2)
doc := "list objects of kind " + kind
if hasSubresource {
doc = "list " + subresource + " of objects of kind " + kind
}
handler := metrics.InstrumentRouteFunc(action.Verb, resource, ListResource(lister, watcher, reqScope, false, a.minRequestTimeout)) ...(3)
一个rest.Storage对象会被转换为watcher和lister对象,提供list和watch服务的入口是同一个，在API接口中是通过 GET /pods?watch=true 这种方式来区分是list还是watch,API处理函数是由lister和watcher经过ListResource()合体后完成的。
那么就看看ListResource()的具体实现吧，/pkg/apiserver/resthandler.go
func ListResource(r rest.Lister, rw rest.Watcher,... {
...
if (opts.Watch || forceWatch) && rw != nil {
watcher, err := rw.Watch(ctx, &opts) ...(1)
....
serveWatch(watcher, scope, req, res, timeout)
return
}
result, err := r.List(ctx, &opts) ...(2)
write(http.StatusOK, scope.Kind.GroupVersion(), scope.Serializer, result, w, req.Request)
每次有一个watch的url请求过来，都会调用rw.Watch()创建一个watcher，好吧这里的名字和上面那一层的名字重复了，但我们可以区分开，然后使用serveWatch()来处理这个请求。watcher的生命周期是每个http请求的，这一点非常重要。list在这里是另外一个分支，和watch分别处理，可以忽略。
响应http请求的过程serveWatch()的代码在/pkg/apiserver/watch.go里面
func serveWatch(watcher watch.Interface... {
server.ServeHTTP(res.ResponseWriter, req.Request)
}
func (s *WatchServer) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, req *http.Request) {
for {
select {
case event, ok := < -s.watching.ResultChan():
obj := event.Object
if err := s.embeddedEncoder.EncodeToStream(obj, buf);
...
}
这段的操作基本毫无技术含量，就是从watcher的结果channel中读取一个event对象，然后持续不断的编码写入到http response的流当中。
这是整个过程的图形化描述：
所以，我们的问题就回到了
watcher这个对象，严格来说是watch.Interface的对象，位置在pkg/watch/watch.go中，是怎么被创建出来的？
这个watcher对象是怎么从etcd中获得变化的数据的？又是怎么过滤条件的？
回到上面的代码追踪过程来看，watcher(watch.Interface)对象是被Rest.Storage对象创建出来的。Rest.Storage分两层，一层是每个对象自己的逻辑，另一层则是通过通用的操作来搞定，像watch这样的操作应该是通用的，所以我们看这个源代码
/pkg/registry/generic/registry/store.go
func (e *Store) Watch(ctx api.Context, options *api.ListOptions) (watch.Interface, error) {
...
return e.WatchPredicate(ctx, e.PredicateFunc(label, field), resourceVersion)
}
func (e *Store) WatchPredicate(ctx api.Context, m generic.Matcher, resourceVersion string) (watch.Interface, error) {
return e.Storage.Watch(ctx, key, resourceVersion, filterFunc) ...(1)
return e.Storage.WatchList(ctx, e.KeyRootFunc(ctx), resourceVersion, filterFunc)
}
果然，我们在(1)这里找到了生成Watch的函数，但这个工作是由e.Storage来完成的，所以我们需要找一个具体的Storage的生成过程，以Pod为例子
/pkg/registry/pod/etcd/etcd.go
func NewStorage(opts generic.RESTOptions, k client.ConnectionInfoGetter, proxyTransport http.RoundTripper) PodStorage {
prefix := "/pods"
storageInterface := opts.Decorator(
opts.Storage, cachesize.GetWatchCacheSizeByResource(cachesize.Pods), &api.Pod{}, prefix, pod.Strategy, newListFunc) ...(1)
store := ®istry.Store{
...
Storage: storageInterface, ...(2)
}
return PodStorage{
Pod: &REST{store, proxyTransport}, ...(3)
这(1)就是Storage的生成现场，传入的参数包括了一个缓存Pod的数量。(2)(3)是和上面代码的连接点。那么现在问题就转化为追寻Decorator这个东西具体是怎么生成的，需要重复刚才的过程，往上搜索opts是怎么搞进来的。
/pkg/master/master.go - GetRESTOptionsOrDie() /pkg/genericapiserver/genericapiserver.go - StorageDecorator() /pkg/registry/generic/registry/storage_factory.go - StorageWithCacher() /pkg/storage/cacher.go
OK，这样我们就来到正题，一个具体的watch缓存的实现了！
把上面这个过程用一幅图表示：
看代码，首要看的是数据结构，以及考虑这个数据结构和需要解决的问题之间的关系。
3.1 Cacher(pkg/storage/cacher.go)
对于cacher这结构来说，我们从外看需求，可以知道这是一个Storage，用于提供某个类型的数据，例如Pod的增删改查请求，同时它又用于watch，用于在client端需要对某个key的变化感兴趣时，创建一个watcher来源源不断的提供新的数据给客户端。
那么cacher是怎么满足这些需求的呢？答案就在它的结构里面：
type Cacher struct {
// Underlying storage.Interface.
storage Interface
// "sliding window" of recent changes of objects and the current state.
watchCache *watchCache
reflector *cache.Reflector
// Registered watchers.
watcherIdx int
watchers map[int]*cacheWatcher
}
略去里面的锁（在看代码的时候一开始要忽略锁的存在，锁是后期为了避免破坏数据再加上去的，不影响数据流），略去里面的一些非关键的成员，现在我们剩下这3段重要的成员，其中
storage是连接etcd的，也就是背后的裸存储
watchCache并不仅仅是和注释里面说的那样，是个滑动窗口，里面存储了所有数据+滑动窗口
watchers这是为每个请求创建的struct，每个watch的client上来后都会被创建一个，所以这里有个map
当然，这3个成员的作用是我看了所有代码后，总结出来的，一开始读代码时不妨先在脑子里面有个定位，然后在看下面的方法时不断修正这个定位。那么，接下来就看看具体的方法是怎么让数据在这些结构里面流动的吧！
初始化方法
func NewCacherFromConfig(config CacherConfig) *Cacher {
...
cacher.startCaching(stopCh)
}
func (c *Cacher) startCaching(stopChannel < -chan struct{}) {
...
if err := c.reflector.ListAndWatch(stopChannel); err != nil {
glog.Errorf("unexpected ListAndWatch error: %v", err)
}
}
其他的部分都是陈词滥调，只有startCaching()这段有点意思，这里启动一个go协程，最后启动了c.reflector.ListAndWatch()这个方法，如果对k8s的基本有了解的话，这个其实就是一个把远端数据源源不断的同步到本地的方法，那么数据落在什么地方呢？往上看可以看到
reflector: cache.NewReflector(listerWatcher, config.Type, watchCache, 0),
也就是说从创建cacher的实例开始，就会从etcd中把所有Pod的数据同步到watchCache里面来。这也就印证了watchCache是数据从etcd过来的第一站。
增删改方法
func (c *Cacher) Create(ctx context.Context, key string, obj, out runtime.Object, ttl uint64) error {
return c.storage.Create(ctx, key, obj, out, ttl)
}
大部分方法都很无聊，就是短路到底层的storage直接执行。
Watch方法
// Implements storage.Interface.
func (c *Cacher) Watch(ctx context.Context, key string, resourceVersion string, filter FilterFunc) (watch.Interface, error) {
initEvents, err := c.watchCache.GetAllEventsSinceThreadUnsafe(watchRV)
watcher := newCacheWatcher(watchRV, initEvents, filterFunction(key, c.keyFunc, filter), forgetWatcher(c, c.watcherIdx))
c.watchers[c.watcherIdx] = watcher
c.watcherIdx++
return watcher, nil
}
这里的逻辑就比较清晰，首先从watchCache中拿到从某个resourceVersion以来的所有数据——initEvents，然后用这个数据创建了一个watcher返回出去为某个客户端提供服务。
List方法
// Implements storage.Interface.
func (c *Cacher) List(ctx context.Context, key string, resourceVersion string, filter FilterFunc, listObj runtime.Object) error {
filterFunc := filterFunction(key, c.keyFunc, filter)
objs, readResourceVersion, err := c.watchCache.WaitUntilFreshAndList(listRV)
if err != nil {
return fmt.Errorf("failed to wait for fresh list: %v", err)
}
for _, obj := range objs {
if filterFunc(object) {
listVal.Set(reflect.Append(listVal, reflect.ValueOf(object).Elem()))
}
}
}
从这段代码中我们可以看出2件事，一是list的数据都是从watchCache中获取的，二是获取后通过filterFunc过滤了一遍然后返回出去。
3.2 WatchCache(pkg/storage/watch_cache.go)
这个结构应该是缓存的核心结构，从上一层的代码分析中我们已经知道了对这个结构的需求，包括存储所有这个类型的数据，包括当有新的数据过来时把数据扔到cacheWatcher里面去，总之，提供List和Watch两大输出。
type watchCache struct {
// cache is used a cyclic buffer - its first element (with the smallest
// resourceVersion) is defined by startIndex, its last element is defined
// by endIndex (if cache is full it will be startIndex + capacity).
// Both startIndex and endIndex can be greater than buffer capacity -
// you should always apply modulo capacity to get an index in cache array.
cache []watchCacheElement
startIndex int
endIndex int
// store will effectively support LIST operation from the "end of cache
// history" i.e. from the moment just after the newest cached watched event.
// It is necessary to effectively allow clients to start watching at now.
store cache.Store
}
这里的关键数据结构依然是2个
cache 环形队列，存储有限个数的最新数据
store 底层实际上是个线程安全的hashMap，存储全量数据
那么继续看看方法是怎么运转的吧~
增删改方法
func (w *watchCache) Update(obj interface{}) error {
event := watch.Event{Type: watch.Modified, Object: object}
f := func(obj runtime.Object) error { return w.store.Update(obj) }
return w.processEvent(event, resourceVersion, f)
}
func (w *watchCache) processEvent(event watch.Event, resourceVersion uint64, updateFunc func(runtime.Object) error) error {
previous, exists, err := w.store.Get(event.Object)
watchCacheEvent := watchCacheEvent{event.Type, event.Object, prevObject, resourceVersion}
w.onEvent(watchCacheEvent)
w.updateCache(resourceVersion, watchCacheEvent)
}
// Assumes that lock is already held for write.
func (w *watchCache) updateCache(resourceVersion uint64, event watchCacheEvent) {
w.cache[w.endIndex%w.capacity] = watchCacheElement{resourceVersion, event}
w.endIndex++
}
所有的增删改方法做的事情都差不多，就是在store里面存具体的数据，然后调用processEvent()去增加环形队列里面的数据，如果详细看一下onEvent的操作，就会发现这个操作的本质是落在cacher.go里面：
func (c *Cacher) processEvent(event watchCacheEvent) { for _, watcher := range c.watchers {
watcher.add(event)
}
}
往所有的watcher里面挨个添加数据。总体来说，我们可以从上面的代码中得出一个结论：cache里面存储的是Event，也就是有prevObject的，对于所有操作都会在cache里面保存，但对于store来说，只存储当下的数据，删了就删了，改了就改了。
WaitUntilFreshAndList()
这里本来应该讨论List()方法的，但在cacher里面的List()实际上使用的是这个，所以我们看这个方法。
func (w *watchCache) WaitUntilFreshAndList(resourceVersion uint64) ([]interface{}, uint64, error) {
startTime := w.clock.Now()
go func() {
w.cond.Broadcast()
}()
for w.resourceVersion < resourceVersion {
w.cond.Wait()
}
return w.store.List(), w.resourceVersion, nil
}
这个方法比较绕，前面使用了一堆cond通知来和其他协程通信，最后还是调用了store.List()把数据返回出去。后面来具体分析这里的协调机制。
GetAllEventsSinceThreadUnsafe() 这个方法在cacher的创建cacheWatcher里面使用，把当前store里面的所有数据都搞出来，然后把store里面的数据都转换为AddEvent，配上cache里面的Event，全部返回出去。
3.3 CacheWatcher(pkg/storage/cacher.go)
这个结构是每个watch的client都会拥有一个的，从上面的分析中我们也能得出这个结构的需求，就是从watchCache里面搞一些数据，然后写到客户端那边。
// cacherWatch implements watch.Interface
type cacheWatcher struct {
sync.Mutex
input chan watchCacheEvent
result chan watch.Event
filter FilterFunc
stopped bool
forget func(bool)
}
这段代码比较简单，就不去分析方法了，简单说就是数据在增加的时候放到input这个channel里面去，通过filter然后输出到result这个channel里面去。
把数据结构和需求对比着看,碰到逻辑复杂的画个图来进行记忆,在分析的时候把想到的问题记录下来，然后在后面专门去考虑,这里我看完代码后有这些问题：
这个cache机制是list-watch操作中最短的板吗？在实际生产中，对这List和Wath的使用频率和方式是怎么样的？显然这两者存在竞争关系,目前的数据结构是否是最优的？还有更好的方式吗？需要一个单元测试来对性能进行测试，然后作为调优的基础,etcd v3的一些代码对我们的机制有什么影响？这个目录在/pkg/storage/etcd3里面。
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本文地址：//gulass.cn/kubernetes-apiserver-watch.html编辑：向云艳，审核员：逄增宝
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